人工智能技術應用的細分領域包括：深度學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理—語音識別、自然語言處理—通用、實時語音翻譯、情境感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。

    下面，我們就每個細分領域，從概述和技術原理角度稍微做一下展開，供大家拓展一下知識。

1、深度學習

    深度學習作為人工智能領域的一個重要應用領域。說到深度學習，大家第一個想到的肯定是AlphaGo，通過一次又一次的學習、更新算法，最終在人機大戰中打敗圍棋大師。對于一個智能系統來講，深度學習的能力大小，決定著它在多大程度上能達到用戶對它的期待。。

深度學習的技術原理：

    1、構建一個網絡并且隨機初始化所有連接的權重； 2.將大量的數據情況輸出到這個網絡中； 3.網絡處理這些動作并且進行學習； 4.如果這個動作符合指定的動作，將會增強權重，如果不符合，將會降低權重； 5.系統通過如上過程調整權重； 6.在成千上萬次的學習之后，超過人類的表現；

2、計算機視覺

    計算機視覺是指計算機從圖像中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺有著廣泛的細分應用，其中包括，醫療領域成像分析、人臉識別、公關安全、安防監控等等。

計算機視覺的技術原理：

    計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。

3、語音識別

    語音識別，是把語音轉化為文字，并對其進行識別、認知和處理。語音識別的主要應用包括電話外呼、醫療領域聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。

語音識別技術原理：

虛擬個人助理技術原理：（以小愛為例）

    1、用戶對著小愛說話后，語音將立即被編碼，并轉換成一個壓縮數字文件，該文件包含了用戶語音的相關信息； 2、由于用戶手機處于開機狀態，語音信號將被轉入用戶所使用移動運營商的基站當中，然后再通過一系列固定電 線發送至用戶的互聯網服務供應商(ISP)，該ISP擁有云計算服務器； 3、該服務器中的內置系列模塊，將通過技術手段來識別用戶剛才說過的內容。

5、自然語言處理

    自然語言處理（NLP），像計算機視覺技術一樣，將各種有助于實現目標的多種技術進行了融合，實現人機間自然語言的通信。

自然語言處理技術原理：

    1、漢字編碼詞法分析； 2、句法分析； 3、語義分析； 4、文本生成； 5、語音識別；

6、智能機器人

    智能機器人在生活中隨處可見，掃地機器人、陪伴機器人……這些機器人不管是跟人語音聊天，還是自主定位導航行走、安防監控等，都離不開人工智能技術的支持。

智能機器人技術原理：

    人工智能技術把機器視覺、自動規劃等認知技術、各種傳感器整合到機器人身上，使得機器人擁有判斷、決策的能力，能在各種不同的環境中處理不同的任務。智能穿戴設備、智能家電、智能出行或者無人機設備其實都是類似的原理。

7、引擎推薦

    淘寶、京東等商城，以及36氪等資訊網站，會根據你之前瀏覽過的商品、頁面、搜索過的關鍵字推送給你一些相關的產品、或網站內容。這其實就是引擎推薦技術的一種表現。

    Google為什么會做免費搜索引擎，目的就是為了搜集大量的自然搜索數據，豐富他的大數據數據庫，為后面的人工智能數據庫做準備。

引擎推薦技術原理：